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Andrej Karpathyが開発したAutoResearchは、LLMエージェントが自動で機械学習実験を実行するシステムです。630行のPythonコードで一晩に100回以上の実験を実現し、単一GPU上で700回の実験から20個の最適化を発見。学習時間11%短縮を達成しました。prepare.py（固定）・train.py（エージェント編集可能）・program.md（人間が方針指定）の3ファイルアーキテクチャで、評価基準の一貫性を保ちながらAIの自由度を確保する設計が特徴です。VibeCodingから自律研究への進化を体験できる実装記事です。
Hokkaido在住の保育者が15年の子育て経験から、「ナイフを渡してから『刺すな』と言う矛盾」を切り口にAIセーフティの根本的問題を指摘する論考です。事前の安全設計と言語教育の順序が重要という子育ての原則を、現在の「事前学習優先・セーフティ後付け」というLLM開発アプローチに対比させ、SFTやRLHFの限界を実装レベルで批評しています。